给一个data，用coxph做完生存分析后，怎样画图对比不同的效应的生存概率图像

做完生存分析后，我们可以使用survival包中的survfit函数来计算出不同效应的生存概率，并使用ggsurvplot函数来画图。

首先，需要从coxph模型中提取出需要比较效应的变量。假设我们想比较性别和年龄对生存的影响，可以使用以下代码：

# 假设我们的模型名称为"my_coxph_model"
# 提取出性别和年龄的效应
sex_age_eff <- coef(my_coxph_model)[c("sexMale", "age")]

# 将效应转化为相应的比例
sex_age_haz <- exp(sex_age_eff)

接下来，我们可以使用survfit函数来计算不同效应的生存概率：

# 计算性别为男性和女性的生存概率
sex_surv <- survfit(my_coxph_model, newdata = data.frame(sex = c("Male", "Female"), age = mean(data$age)))

# 计算年龄大于和小于平均值的生存概率
age_surv <- survfit(my_coxph_model, newdata = data.frame(sex = "Male", age = c(mean(data$age), mean(data$age) + 10)))

最后，我们可以使用ggsurvplot函数来画出生存概率曲线：

library(ggsurvplot)

# 画出性别的生存概率曲线
ggsurvplot(sex_surv, data = data, risk.table = TRUE, pval = TRUE, legend.title = "Sex", legend.labs = c("Male", "Female"))

# 画出年龄的生存概率曲线
ggsurvplot(age_surv, data = data, risk.table = TRUE, pval = TRUE, legend.title = "Age", legend.labs = c("<= Mean Age", "> Mean Age"))

这样，就可以得到比较不同效应的生存概率曲线图像了。